こんにちは！HolySheep AI テクニカルライターのタカハシです。本日は「Tardis」から得られるデータをベクトルデータベースに保存し、AI検索システムを構築する方法について、ゼロから丁寧に解説します。

「ベクトルデータベース」という言葉を聞いて難しそうだと思ったあなた。大丈夫です。この記事を読めば、自分だけのAI検索システムが作れるようになります。

そもそも「ベクトルデータベース」ってなに？

簡単に説明します。通常のデータベースは「言葉 그대로」のデータを保存します。例えば「東京都渋谷区」という住所は、ただの文字として保存されます。

一方、ベクトルデータベースはデータの「意味」を数値の羅列（ベクトル）に変換して保存します。これにより、「渋谷区附近的美味しいラーメン屋さんは？」という曖昧な質問でもニュアンスを理解して答えることができます。

Tardis とは？

Tardisは、時刻表データや交通情報などを提供するAPIです。列車・バス・航空機のスケジュールを取得でき、旅行アプリや物流システムでよく使われます。

この構成图，总体有什么优势？

本記事の構成では以下を実現できます：

向いている人・向いていない人

✅ 向いている人

❌ 向いていない人

必要なものを揃えよう：準備するもの

以下のサービスを事前に準備してください：

サービス用途費用
HolySheep AIAI API（ベクトル化・回答生成）登録で無料クレジット付き
¥1=$1（業界最安値）
Chromaベクトルデータベース（ローカル）無料（オープンソース）
Pythonプログラミング言語無料
Tardis API時刻表データソース無料枠あり

HolySheep AIを選ぶ理由

実は「AIに文章を理解させる」部分では、多くの人がOpenAI や Anthropicを使っていますが、私はHolySheep AI推しです。その理由は以下の通りです：

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ステップ1：Python 環境の構築

まずコンピュータにPythonを入れる必要があります。 screenshit: Python公式サイト（python.org）のダウンロードページ から最新バージョンをインストールしてください。

インストールが完了したら、ターミナル（Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナル.app）を開いて以下を実行します：

# 必要なライブラリを一括インストール
pip install requests chromadb sentence-transformers openai


もしエラーが出る場合、個別にインストール

pip install requests
pip install chromadb
pip install sentence-transformers
pip install openai

💡 ヒント：「pip install」でエラーが出る場合は、PythonにPATHが通っていない可能性があります。その場合は「Python パス 通し方」で検索してください。

ステップ2：HolySheep API キーを取得

HolySheep AI公式サイトにログインし、ダッシュボードから「API Keys」を選択します。「新しいキーを作成」をクリックして、表示されたキーをコピーしておきましょう。

🔐 重要：APIキーは他人に見せてください。誰かに使われた場合、クレジットが無駄になります。

ステップ3：Chroma（ベクトルデータベース）を設置

# Chromaをインポートしてデータベースを初期化
import chromadb


ローカルにベクトルデータベースを作成

client = chromadb.Client()


コレクション（テーブルみたいなもの）を作成

collection = client.create_collection(
    name="tardis_schedules",  # 好きな名前OK
    metadata={"description": "Tardis時刻表データの保存庫"}
)

print("✅ ベクトルデータベースの準備完了！")

💡 ヒント：「PersistentClient」を使うとデータを永続保存できます。學習用途ならClient()でOK。

ステップ4：Tardis からデータを取得

import requests


Tardis API から列車時刻表データを取得


※実際のエンドポイントはTardisのドキュメントを参照してください

TARDIS_API_URL = "https://api.tardis.dev/v1/flights"

def fetch_tardis_data():
    """Tardisから模擬データを取得する関数"""
    
    # 模擬データ（実際のAPI接続時はパラメータを調整）
    sample_data = [
        {
            "flight_id": "JL123",
            "departure": "東京 成田",
            "arrival": "ニューヨーク JFK",
            "departure_time": "2024-03-15 14:00",
            "arrival_time": "2024-03-15 10:30",
            "airline": "Japan Airlines",
            "price": 85000
        },
        {
            "flight_id": "NH456",
            "departure": "大阪 関西",
            "arrival": "ロンドン ヒースロー",
            "departure_time": "2024-03-16 09:00",
            "arrival_time": "2024-03-16 18:30",
            "airline": "ANA",
            "price": 92000
        },
        {
            "flight_id": "DL789",
            "departure": "名古屋 中部",
            "arrival": "パリ シャルル・ド・ゴール",
            "departure_time": "2024-03-17 22:00",
            "arrival_time": "2024-03-18 05:45",
            "airline": "Delta Airlines",
            "price": 78000
        }
    ]
    
    return sample_data


データを取得

flights = fetch_tardis_data()
print(f"✅ {len(flights)}件のフライトデータを取得しました")
for flight in flights:
    print(f"  - {flight['flight_id']}: {flight['departure']} → {flight['arrival']}")

ステップ5：HolySheep AI でテキストをベクトル化

ここが核心です！取得したフライト情報を文章に変換し、それをベクトル（数値の羅列）に変えます。HolySheep AIのEmbedding機能を活用しましょう。

import os


HolySheep API の設定

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"

from openai import OpenAI


HolySheepクライアントを初期化

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
    base_url=os.environ["OPENAI_API_BASE"]
)

def text_to_vector(text):
    """
    テキストをベクトル（数値のリスト）に変換
    HolySheep AI のEmbedding APIを使用
    """
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",  # 高精度・高速なEmbeddingモデル
        input=text
    )
    
    # ベクトルデータを抽出して返す
    return response.data[0].embedding


各フライトを文章に変換してベクトル化

def process_flights_to_vectors(flights):
    """フライトデータ全部をベクトル化"""
    
    vectors_data = []
    
    for flight in flights:
        # フライト情報を文章にまとめる
        description = f"""
        フライト {flight['flight_id']} は {flight['airline']} 运行。
        出発地: {flight['departure']}、出発時刻: {flight['departure_time']}。
        目的地: {flight['arrival']}、到着予定時刻: {flight['arrival_time']}。
        票价: ¥{flight['price']:,}。
        """.strip()
        
        # 文章をベクトルに変換
        vector = text_to_vector(description)
        
        vectors_data.append({
            "id": flight['flight_id'],
            "vector": vector,
            "metadata": {
                "departure": flight['departure'],
                "arrival": flight['arrival'],
                "price": flight['price'],
                "airline": flight['airline']
            }
        })
        
        print(f"✅ {flight['flight_id']} をベクトル化完了")
    
    return vectors_data


ベクトル化実行

vectors = process_flights_to_vectors(flights)
print(f"\n🎉 {len(vectors)}件のデータをすべてベクトル化しました！")

ステップ6：ベクトルデータベースに保存

def save_to_vector_db(collection, vectors_data):
    """
    ベクトルデータをChromaデータベースに保存
    """
    
    # データをフォーマット
    ids = [v["id"] for v in vectors_data]
    embeddings = [v["vector"] for v in vectors_data]
    metadatas = [v["metadata"] for v in vectors_data]
    documents = [f"フライトID: {v['id']}, 票价: ¥{v['metadata']['price']:,}" 
                 for v in vectors_data]
    
    # データベースに追加
    collection.add(
        ids=ids,
        embeddings=embeddings,
        metadatas=metadatas,
        documents=documents
    )
    
    print(f"✅ {len(ids)}件のデータをベクトルDBに保存しました")


保存実行

save_to_vector_db(collection, vectors)


保存確認

count = collection.count()
print(f"📊 データベース内データ数: {count}件")

ステップ7：自然言語で検索！

これで準備完了！「安いフライトを探して」「パリ행フライトは？」など、日本語での質問できます。

def search_flights(query, collection, top_k=3):
    """
    自然な質問から関連するフライトを検索
    """
    
    # 質問もベクトル化
    query_vector = text_to_vector(query)
    
    # 類似度検索（最も似ているデータを取得）
    results = collection.query(
        query_embeddings=[query_vector],
        n_results=top_k
    )
    
    return results

def display_results(results):
    """検索結果を見やすく表示"""
    
    if not results["ids"] or not results["ids"][0]:
        print("😢 該当するフライトが見つかりませんでした")
        return
    
    print("\n" + "="*50)
    print("🔍 検索結果")
    print("="*50)
    
    for i, (fid, doc, meta, dist) in enumerate(zip(
        results["ids"][0],
        results["documents"][0],
        results["metadatas"][0],
        results["distances"][0]
    )):
        similarity = (1 - dist) * 100  # 類似度をパーセントに変換
        print(f"\n【結果 {i+1}】")
        print(f"  フライトID: {fid}")
        print(f"  航空公司: {meta.get('airline', 'N/A')}")
        print(f"  出发地 → 目的地: {meta.get('departure', 'N/A')} → {meta.get('arrival', 'N/A')}")
        print(f"  票价: ¥{meta.get('price', 0):,}")
        print(f"  類似度: {similarity:.1f}%")


実際に検索してみよう！

print("\n🌟 検索テスト開始\n")


テスト検索1: 雰囲價安い便

query1 = "一番安いフライトを探してください"
print(f"質問: {query1}")
results1 = search_flights(query1, collection)
display_results(results1)


テスト検索2:  конкретな行き先

query2 = "パリに行くフライトはありますか？"
print(f"\n質問: {query2}")
results2 = search_flights(query2, collection)
display_results(results2)

ステップ8：HolySheep で回答を生成

検索結果だけでは味気ないですよね。最後に、検索結果をもとにHolySheep AI が自然な日本語で回答してくれる機能を追加します。

def generate_ai_response(query, search_results, client):
    """
    検索結果をもとに、AIが自然な回答を生成
    """
    
    # 検索結果から情報を整理
    flight_info = []
    if search_results["ids"] and search_results["ids"][0]:
        for meta in search_results["metadatas"][0]:
            info = f"{meta.get('airline', 'N/A')} - {meta.get('departure', 'N/A')}→{meta.get('arrival', 'N/A')} (¥{meta.get('price', 0):,})"
            flight_info.append(info)
    
    if not flight_info:
        return "申し訳ありませんが、条件に 맞는フライトが見つかりませんでした。"
    
    # プロンプトを作成
    context = "\n".join(flight_info)
    prompt = f"""以下のフライト情報の中から、ユーザーの質問に答えてください。

ユーザー質問: {query}

利用可能なフライト:
{context}

回答は简潔で親しみやすい日本語で書いてください。"""
    
    # HolySheep AIに回答生成を依頼
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",  # GPT-4.1: $8/MTok（HolySheepなら¥8！）
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは親しみやすい旅行助手です。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=500,
        temperature=0.7
    )
    
    return response.choices[0].message.content


AI回答を生成

print("\n" + "🌐"*25)
print("AI回答テスト")
print("🌐"*25 + "\n")

response1 = generate_ai_response(query1, results1, client)
print(f"質問: {query1}")
print(f"AI回答: {response1}\n")

response2 = generate_ai_response(query2, results2, client)
print(f"質問: {query2}")
print(f"AI回答: {response2}")

価格とROI

項目HolySheep AIOpenAIAnthropic
Embedding (text-embedding-3-small)$0.02/1K$0.02/1K-$0.10/1M
GPT-4.1 (入力)$2.00/MTok$2.00/MTok-$3.00/MTok
GPT-4.1 (出力)$8.00/MTok$8.00/MTok-$15.00/MTok
DeepSeek V3.2 (出力)$0.42/MTok-$0.42/MTok対応なし
為替レート¥1=$1¥7.3/$1¥7.3/$1
年会費無料無料-$20/月
対応支払いWeChat Pay/Alipay/クレカクレカのみクレカのみ

💰 コスト比較の実際：
예를 들어、月間100万トークンを使用するプロジェクトの場合：

よくあるエラーと対処法

エラー1：「APIキーが無効です」または「401 Unauthorized」

# ❌ 間違い例
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxxxx"  # OpenAI形式では動かない


✅ 正しい例（HolySheepのキーをそのまま使用）

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # HolySheepダッシュボードのキーを貼り付け
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

原因：OpenAI形式（sk-から始まるキー）ではなく、HolySheepから発行されたキーを使用する必要があります。

エラー2：「Connection timeout」または「リクエスト失敗」

# ✅ タイムアウト設定を追加
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    timeout=60.0  # 60秒タイムアウト（デフォルトは30秒）
)


リトライ処理も追加

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def safe_api_call(query):
    return client.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=query)

原因：ネットワーク不安定またはサーバー負荷が高い。HolySheepは通常<50ms応答ですが、一時的な遅延は発生します。

エラー3：「ベクトル次元不一致」または「Embedding dimension error」

# ❌ 原因：異なるEmbeddingモデルで生成したベクトルを混在させている
embedding1 = get_embedding("モデルAで作成")
embedding2 = get_embedding("モデルBで作成")  # 次元数が違う！


✅ 解決：同じモデル（text-embedding-3-small）のみ使用

def get_embedding(text):
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",  # 常にこのモデルを指定
        input=text
    )
    return response.data[0].embedding


または次元数を明示的に指定

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="テキスト",
    dimensions=1536  # 次元数を固定（オプション）
)

原因：複数のEmbeddingモデル（text-embedding-3-small と text-embedding-3-large）を混在させると、ベクトルの次元数が異なり検索時にエラーになります。

エラー4：「Chroma 接続エラー」または「Collection not found」

# ❌ 原因：クライアントとコレクション作成タイミングの問題
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my_data")

...別のスクリプトで...

collection.add(...)  # ここでエラー


✅ 解決：同じクライアントインスタンスを使用


main.py

import chromadb

client = chromadb.Client()

def get_or_create_collection():
    try:
        return client.get_collection("tardis_schedules")
    except:
        return client.create_collection("tardis_schedules")


永続化する場合

client = chromadb.PersistentClient(path="./vector_db")
collection = client.get_or_create_collection("tardis_schedules")

原因：Chromaはクライアントごとに独立したデータベースを持ちます。データを追加する度に新しいClient()を作成すると、空のDBを参照して「データが見つからない」エラーになります。

完全なサンプルコード（まとめ）

# tardis_vector_search.py

Tardis データ → ベクトル化 → 検索システム


import os
from openai import OpenAI
import chromadb


============================================


設定


============================================

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # あなたのAPIキーに変更
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


HolySheepクライアント初期化

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = HOLYSHEEP_API_KEY
client = OpenAI(api_key=HOLYSHEEP_API_KEY, base_url=BASE_URL)


ベクトルDB初期化

db_client = chromadb.Client()
collection = db_client.create_collection("tardis_flights")


============================================


サンプルフライトデータ


============================================

flights = [
    {"id": "JL001", "from": "東京 成田", "to": "ニューヨーク JFK", 
     "price": 85000, "airline": "JAL"},
    {"id": "NH002", "from": "大阪 関西", "to": "ロンドン ヒースロー", 
     "price": 92000, "airline": "ANA"},
    {"id": "DL003", "from": "パリ シャルル・ド・ゴール", "to": "東京 成田", 
     "price": 78000, "airline": "Delta"},
]


============================================


ベクトル化 & 保存


============================================

for flight in flights:
    text = f"{flight['airline']}便。{flight['from']}から{flight['to']}まで。票价{flight['price']}円。"
    vector = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=text
    ).data[0].embedding
    
    collection.add(
        ids=[flight["id"]],
        embeddings=[vector],
        metadatas=[{"price": flight["price"], "from": flight["from"], "to": flight["to"]}],
        documents=[text]
    )

print("✅ データ保存完了")


============================================


検索テスト


============================================

query = "一番安い便は？"
query_vector = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input=query
).data[0].embedding

results = collection.query(query_embeddings=[query_vector], n_results=1)

if results["ids"]:
    meta = results["metadatas"][0][0]
    print(f"\n🏆 検索結果: {meta['airline']}便 - {meta['from']}→{meta['to']} (¥{meta['price']:,})")

次のステップ

この基本システムを応用すると、以下のような拡張が可能です：

まとめ：導入の提案

本記事の内容を実行すると、以下の能力が身につきます：

  1. Tardis APIから時刻表データを取得
  2. HolySheep AIのEmbedding機能で行データをベクトル化
  3. Chromaにベクトルを保存して高速検索を実現
  4. 自然言語での質問に対してAIが正確に回答

特にHolySheep AIを選ぶことで、コストを業界平均より85%削減でき、WeChat Pay/Alipay対応で支払いもスムーズ。<50msの高速応答でストレスのない検索体験が得られます。

初めてでも、この記事の手順대로進めれば30分で完成します。さあ、あなたもAI検索システムの门당을くぐってみましょう！

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